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P.A.I.の研究から生まれた高度なAI要素技術群を活用し、現在6000社以上の企業に導入が進んでいる会議自動文字起こしツールを中心に、
24時間365日無人対応が可能なサービス、チャットオペレーターAIサポートシステム、オンライン会議での多言語コミュニケーションを可能にするサービスなど
あらゆるビジネスに活用可能なAIソリューションを展開し、ローンチから約2年で国内トップシェアまで成長しております。

自社LLM開発およびNLP領域におけるリードエンジニアとして、自社大規模言語モデルの開発推進および、
より効率的な活用の実現に向けて、プロンプトの設定・最適化の推進、研究開発、チームマネジメント等を通じて、事業を推進してくださる方を募集します。

R&D部門におけるLLM/NLP領域に関するリードエンジニアとして、CTO・プロジェクトマネージャー等と連携しながら、
自社LLM（大規模言語モデル）や自然言語処理に関する研究開発における以下の業務をお任せします。
【具体的な業務内容】
・自社大規模言語モデルの研究開発業務全般
・自社大規模言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング
・大規模言語モデルに関連する基礎/応用研究開発およびソフトウェア開発
・PoC および PoC によってフィージビリティーの確認が取れたAIプロジェクトを実運用に落とし込む設計・開発
・開発メンバーの進捗管理、開発のリード、技術面の指導等のチームマネジメント
・プロダクト開発チーム及びビジネス部門、クライアントとの各種調整・コミュニケーション 等

【開発環境】
R&D部門（今回Joinしていただく部署）
・開発言語：Python
・フレームワーク：PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn
・データベース：Cloud Firestore
・インフラ：AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
・ソースコード管理：Bitbucket
・開発管理：Notion, JIRA
・コミュニケーションツール：Zoom, Slack, Google Workspace

・grafanaの導入、グラフの描画、web画面への組み込み運用まで
　→内容によっては別データツールでも検討可

日本トップクラスのゲーム企業においてリサーチエンジニアとして担当する分野ごとに、リサーチャーが生み出す最新技術を、十分な頑健性と再利用性を以って実装する能力を有し、
リサーチャーと協力しながら研究プロジェクトを実用化し、先端技術を当社製品へ導入していく職責を担います。具体的には下記3点をお願いします。
・AI分野担当リサーチ・エンジニアは、機械学習や深層学習技術を活用した十分な実装能力を有することが期待されています。AI分野担当リサーチ・エンジニアの業務には、当社および関連企業における開発現場と大量のデータの分析、学習データ収集と学習パイプラインの構築、大規模な学習の実施、および、実験結果報告書の作成が含まれます。
・クラウド分野担当リサーチ・エンジニアは、AWS、GCP、 Azure等のクラウド環境、仮想化技術、低レイヤ処理を活用した十分な実装能力を有することが期待されています。クラウド分野担当リサーチ・エンジニアの業務には、当社および関連企業における開発現場の分析、オンプレミス計算機環境とクラウド環境を活用した仮想化ミドルウェアの実装、ゲーム開発のワークフローを考慮した仮想化技術の適用プランの作成と遂行、大規模な仮想化実験の実施、および、実験結果報告書の作成が含まれます。
・エッジ分野担当リサーチ・エンジニアは、スマートフォンやゲームコンソールを対象とした新たなシステムを構築するために十分な実装能力を有することが期待されています。

自社で開発をしている企業向けデータベースメディアを持つ企業での募集です。
プロダクトの拡大に伴い、開発プロセスの持続的な改善、組織的な開発力の向上を目指し、データサイエンティストを募集します。

技術選定、アーキテクチャ設計、開発プロセスの改善、開発組織の強化などをご担当いただき、
CTO/VPoE/テックリードなどの上流ポジションへのチャレンジも歓迎です。
【具体的な業務】
・エンドのビジネス課題を分析可能な課題へ分解し、適切な分析アプローチ・モデリング手法を設計・PJの推進を実施する
ッグデータを利用した仮説検証・意思決定の支援
・ビッグデータを活用したモデル構築、及び、サービスのコア機能の開発
・継続的なモデルの品質評価と改善
・Databricksを用いたデータクレンジング処理の設計/実装
・グラウンドトルゥースデータ作成プロセスの効率化と改善
【開発環境】
利用ツール：Google Workspace、Notion、Slack、Asana
利用言語：Python、Scala、SQL
利用技術：React、FastAPI、Scrapy、Databricks（Apache Spark）、Terraform
利用データベース：Aurora（PostgreSQL）、Cloud Spanner、BigQuery、Lakehouse
【開発の進め方 】
AsanaとNotion を利用したアジャイル開発 （週1回30分の定例MTG ）
週1回のメンターとの1on1による技術相談
データベース技術勉強会（週1回60分 ）

業界シェアNO.1タレントマネジメントシステムを展開する企業にて下記をお任せいたします。
事業価値向上のためのデータ分析の実施（目的整理 → 分析の設計・実施→結果の可視化）
ステークホルダーとのコミュニケーションによる課題整理等のプロジェクト補助

科学・介護医療総合商社にてECサイトのデータをMicroStraregyを用いて可用性を高めて頂く業務です。
EC運営部署、総務、営業と直接現場の声を聞きながら、データの可視化を要件定義から開発までお願いします。
社内にMicroStrategyに精通した人材が不足している為、教育担当も兼ねてご担当頂きます。

≪具体的な業務内容は下記になります≫
システムが吐き出すCSVのデータをチェックし
データ補填、変換するツールの作成基本設計/チェック機能の実装/データ補填機能の実装を行っていただきます
詳細は面談時にお伝えいたします。

検索・レコメンドプロダクトの内容をご理解いただき，
現在不足しているデータや集計項目を主体的に見つけていただき，主体的に改善業務に取り組んでいただきます。
データ整備やデータマート作成などは他チームが専門で行っている関係上、
このあたりの業務については依頼するだけになるケースが多くなる想定です。
工程は上流工程が主にになる想定です。
施策のための準備や，施策実施後のデータ集計なので一般的な工程では要件定義や保守運用あたりの工程になるかと思います。

データ「分析」するのではなく、データ分析できる「アルゴリズム開発」ができるデータサイエンティストを探しております。
【案件概要】
約9,200万人の会員数を位置情報と属性データ(性、年代に関する会員情報)と、
国勢調査等の統計データをかけ合わせて、
店舗・施設の運営にご活用いただけるマーケティングデータとして、アウトプットできます。
このSaaSサービスにより、
店舗・施設の来訪頻度、来訪者の区分、他施設との回遊を分析できるほか、商圏や周辺交通量を把握できるようになります。
【開発環境】
・言語: Python, JavaScript, SQL
・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般

ネット予約人数の予測モデルの改善を行っていただきます。
・現在ネット予約における売上の月次着地見込みを過去の実績に基づいたルールベースのロジックを用いて行っている。
・予測精度を向上させるために、機械学習モデルの活用を検討し現在精度検証を行なっているが、その作成している機械学習モデルの改善に取り組んでもらいたい。
※ 現在利用しているモデルはLightGBMで、前年度や前月実績などを用いて日次でネット予約人数を予測している。

大手就活支援サービスの開発運用にて、データサイエンティストを募集しております。
機材貸与(macPC)のため初日のみ出社をお願いしておりますが、ご自身のPCにて業務が可能な方に関しましては初日からリモートも可能です。
予定では9月末までのスポットでのご参画となる予定です。

【概要・業務内容】は下記になります。
①既存プロジェクトの整理　
②デモ機作成
※詳細は面談時にお話しできればと存じます。

・製薬系の複数事業のデータオペレーション業務や、プロジェクトの進行アシスタント業務を行って頂きます。
・アンケート作成
・データ集計
・レポート作成
・SQLを用いたデータ抽出
・サポート業務(関係者の日程調整) etc.

スマホゲームをドメインとした事業会社にて、「IP(知的財産)単位でのロイヤリティ向上」を追求するため、プロダクト横断または単体でのデータ分析業務を行っていただきます。
【想定業務】　
アドホック分析
・分析要件定義
・分析設計
・分析
└ GCPリソース（ローカルでも可）を利用しての分析
└ SQLでの探索的データ解析
・ステークホルダー向けの分析レポーティング
分析ダッシュボード＆データマート開発
サイト分析

大規模口コミサービを展開している企業にて、データサイエンスチームに所属いただき、
プロジェクトマネジメント、Tableauを用いたデータの可視化やサービスの改善に向けた分析支援などを行なっていただきます。

音声認識後のテキスト、または音声データに基づき、発話ごとに会話のドメインや意図を分類しラベルを付与するモデルを構築します。
（初期スコープでは金融の日本語コールセンターデータを対象とする予定）

後続フェーズにおいてはより言語理解寄り、BIOラベルの付与などに進んでいく可能性が高いです。
音声認識部分は既存モデルが存在するため、（ノイズを含んだ）純粋なNLPプロジェクトとして進めることも可能ですが、
E2Eで構築した方が精度が高い場合は音声認識～言語理解まで含めたモデル構成とすることも可能です。
完成したモデルをプロダクション化する場面では別のMLエンジニアが入りますので、前処理 /モデル構築/評価部分のみをご担当いただく想定です。

Webサイトについてのデータマート設計・開発・保守や
データ分析支援（Tableauを利用したデータ可視化）を行っていただきます。

自動運転によるモビリティサービスの実現に向けたクラウドプラットフォームの開発に携わっていただきます。

リーガルテックプロダクトへの生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用案件にて、データサイエンティストをご担当いただきます。

・既存サービスにおけるユーザー履歴データを用いた基礎集計や応用分析
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能の開発及び評価
・生成AIや大規模言語モデル以外の数理最適化手法を用いたリーガルテックプロダクトの新規機能に関する企画提案
・既存プロダクトAIの保守運用および改善

大手製造業データ統合基盤開発
基本設計書から詳細設計の作成（バッチ・ETL設計）
ETLツールを用いた実装
テスト計画書作成とテスト実施
（単体テスト、結合テスト、システムテスト）

荷主と運送会社をつなぐマッチングプラットフォーム事業と、荷主向けのオペレーションDXを支援するSaaS事業を運営しており、
14兆円を超える物流業界において、自社ブランド・全国の営業ネットワークと、プロダクトの仕組み・プロダクトを融合し、
日本の物流を変革を行なっております。
カスタマーサクセスエンジニアとして下記業務を想定しております。

・アルゴリズムを利用した配車計画シュミレーション業務
　‐ シュミレーション要件整理,実行のための顧客コミュニケーション
　‐ データ分析の前処理としてデータフォーマットやテキストの整形
‐ データ分析プログラム実行,アルゴリズムのパラメータ調整
　‐ データ分析の結果集計(SQL集計、レポートまとめ)

・シミュレーションBPO業務
　‐ 日々の配車計算業務を代行している顧客の業務(1日1～2時間程度）

・顧客オンボード支援
・システムの導入に必要な情報収集、データの整理
・GoogleAppScriptなどを使った運用改善支援

【案件概要】
物流業界向け配車管理サービスを展開している企業にて、カスタマーサクセスエン ジニアとしてご参画頂きます。
※詳細は面談時にお話しいたします。
【案件内容】
〇アルゴリズムを利用した配車計画シュミレーション業務
・シュミレーション要件整理,実行のための顧客コミュニケーション
・データ分析の前処理としてデータフォーマットやテキストの整形
・データ分析プログラム実行,アルゴリズムのパラメータ調整
・データ分析の結果集計(SQL集計、レポートまとめ)
〇シュミレーションBPO業務
・日々の配車計算業務を代行している顧客の業務(1日1~2時間程度)
・顧客オンボード支援
・システムの導入に必要な情報収集、データの整理
・ GoogleAppScriptなどを使った運用改善支援

大規模口コミサービを展開している企業にて、データサイエンスチームに所属いただき、
Tableauを用いたデータの可視化やサービスの改善に向けた分析支援などを行なっていただきます。

・ローコードノーコードでアプリケーション開発とデータ利活用ができる営業基盤（ETL、snowflake、Salesforce、Tableau）を、4月から半年かけてSIerと構築していきます。
・アプリケーション開発については、各業務部門が使っているパッケージのアプリケーションを、Salesforceに置き換えていきますが、担当はDX推進部門の1名しかいない状況。
・営業基盤に蓄積されていくデータを、クライアントのビジネスに利活用（客数予測や自動発注など）していくことも必要になりますが、その人材も不足。

マルチクラウド機械学習プラットフォームサービスに付随するデータ分析等を行っていただきます。
■Kubeflow Pipelines
・データ接続
・データ加工
・機械学習モデル構築
・エンドポイント構築機能を実装
■データ分析
• ダッシュボード、データビジュアル機能の開発(実装方法検討中)

GCP/AWS上で運用しているマイクロサービス群の運用業務
・お客様からの問い合わせに対する調査
・発生した障害や不具合の調査、修正対応
・システム負荷軽減やコスト削減などの調査、修正対応

GCP/AWS上で運用しているマイクロサービス群の保守業務
・使用しているミドルウェアのアップデート対応
・使用しているライブラリ群のアップデート対応

位置情報ビックデータを活用したマーケティングSaaSサービス開発における、
データサイエンティスト（機械学習/データエンジニアリング）の募集です。
データ「分析」するのではなく、データ分析できる「アルゴリズム開発」ができるデータサイエンティストを探しております。

【業務内容】
膨大な位置情報データ（数百万ユーザー）を解析し、
実クライアントに役立つ指標の設計や精度の検証及び改善していただきます。
また、解析結果をクライアントに届けるためのデータパイプライン開発も行います。
今後の展望としてはこれからさらに、売上予測、位置情報広告等の機能を追加、
人流ビッグデータを活用する分析基盤・マーケティング基盤として、圧倒的なトップを取りにいきます。
今回募集しているデータサイエンティストは、そのコアとなるアルゴリズムを作り上げるポジションです。
【開発環境】
・言語: Python, JavaScript, SQL
・データ処理: BigQuery, Airflow, その他GCP全般
【おすすめポイント】
クラウドベース、サーバレスな開発環境で最新技術の採用を志向しており、
技術選定、仕様検討も含め、ご自身で実施いただける環境です。
全社の人数が少ないことで逆に、クライアントの声を簡単に開発部隊へフィードバックでき、
自分の作った機能に対して「これほしかったんだよね」と言っていただける環境です。

同社は中古マンションを簡単に購入・売却ができるスマホアプリを運営スタートし、
AIや機械学習を用いてマンション購入・売却の仕組みを変えていく不動産テック企業です。
今回はデータチームへの配属となり、既存のプロダクトや新規のプロダクトに対して、グループ会社と連携しつつ、
住に関わる周辺情報を関連されながらサービスを拡大に関わって頂く予定です。
どのような情報をサービスにしていくか分析し、企画まで行って頂ける方を求めております。

【案件概要】
大手自動車メーカー予算管理部門向けのtableauダッシュボードの開発業務を行っていただきます。
詳細は面談時にお話しいたします。
【業務内容】
・要件ヒアリング、顧客折衝
・ダッシュボードデザイン検討・提案
・ダッシュボード開発
・運用手順書作成

【案件概要】
アナリティクス・AI案件の推進
金融/通信/EC・小売/不動産など幅広い業界の課題(リスク管理/収益モデル構築)をAIなどの最新技術を用いて分析し、コンサルティングを行っていただく。
・PMとしてクライアントとの対話を通じ分析・AIモデル構築から経営課題解決まで様々な案件に対応し、データを活用した新規事業企画、事業推進も担当